[发明专利]一种使用深度学习和空间分析的广域未知大坝自动探测方法在审
| 申请号： | 202110844610.X | 申请日： | 2021-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN113591668A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 程亮;景旻;季辰;毛君亚;李宁;段志鑫;李泽明;东野升鹍 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) 32245 | 代理人： | 蔡晶晶 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种使用深度学习和空间分析的广域未知大坝自动探测方法，包含以下步骤：候选区提取——地表水面积约束和行政边界数据集相交约束以获取更准确的候选区；深度学习模型训练——训练三种目标识别模型，NMS算法和长度阈值融合检测结果；地理分析与综合判别——综合地形约束，相交原则和其他目标开放数据集将误检框删除，进一步提升大坝探测中的准确率。本发明提出的自动探测方法在测试数据集上表现良好，探测结果做了人工校验，准确率为80.0%，召回率为91.1%，同时，发现39个不在任何数据集上的新大坝。结果显示，本发明可以自动、快速、可靠的探测未知区域大坝的空间位置，并为其他遥感目标空间位置探测提供了流程思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 使用 深度 学习 空间 分析 广域 未知 大坝 自动 探测 方法 | ||
【主权项】：
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